线性判别分析降维第30页

#060 《优势成长》1：什么是“升维思考，降维打击”？

“升维思考，降维打击”这八个字在个人精进的道路上无疑是一件绝妙的武器；这八个字看似这每个字都认识，并且都会读，那么你真的理解这八个字的含义吗？

麦小范一日一书·2023-04-17 04:19

结合PCA降维的DBSCAN聚类方法（附Python代码）

目录前言介绍：1、PCA降维：（1）概念解释：（2）实现步骤：（3）优劣相关：2、DBSCAN聚类：（1）概念解释：（2）算法原理：（3）优劣相关：代码实现：0、数据准备：1、PCA降维：2、DBSCAN

Kamen Black君·2023-04-17 01:16

基于 Python 的 11 种经典数据降维算法

网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码。

帅气滴点C·2023-04-17 00:02

【机器学习】三大树模型实战乳腺癌预测分类

风度78·2023-04-16 15:43

单细胞笔记7-scRNA-seq去除批次效应的方法总结

SeuratSeurat整合流程与原理使用CCA分析将两个数据集降维到同一个低维空间，因为CCA降维之后的空间距离不是相似性而是相关性，所以相同类型与状态的细胞可以克服技术偏倚重叠在一起。

江湾青年·2023-04-16 09:06

基于t-SNE的Digits数据集降维与可视化

基于t-SNE的Digits数据集降维与可视化描述t-SNE(t-分布随机邻域嵌入)是一种基于流形学习的非线性降维算法，非常适用于将高维数据降维到2维或者3维，进行可视化观察。

九灵猴君·2023-04-16 08:50

「上海」女子图鉴：知世故而不世故

似乎，在二三线城市的降维打击会带给自己可确定的丈量，以及莫名的安全感。而今，来到魔都半个月，这一切都是全新的。全新的街道，全新的公交系统，全新的同事，全新的室友。在人生的选择路口，故乡，南京，和上海。

向前一步Tina·2023-04-16 07:51

基于空间平滑MUSIC算法的相干信号DOA估计(1)

本文主要讲解通过降维处理解相干，之所以叫降维处理是因为这种方法将原阵列拆分成很多个子阵列，通过子阵列的协方差矩阵重构接收数据协方差矩阵，阵列的自由度D

转码的小厨子·2023-04-15 21:12

PCA主成分分析

PCA通过线性变换/基变换，将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量对高维数据进行降维。各维度的线性相关性用数据的协方差矩阵来刻画。

TonnyYan·2023-04-15 19:19

无厨房，无厨师的餐饮实操漫谈

问题：《“升维思考，降维打击”在竞争中的应用》文章提到您做餐饮，降维无厨房，无厨师，如何来做的。。。和很多专业厨师、开餐饮店的老板聊过，餐饮最重要的是什么？大家都能说出一二三，无非选址、口味、服务等。

牛粪茶壶·2023-04-15 16:18

第二章自然语言处理与单词的分布式表示

2.3.1基于Python的语料库的预处理2.3.2单词的分布式表示2.3.3分布式假设2.3.4共现矩阵2.3.5向量间的相似度2.3.6相似单词的排序2.4基于计数的方法的改进2.4.1点互信息2.4.2降维

路哞哞·2023-04-15 13:52

浅谈PCA降维原理

PCA是什么PCA（PrincipalComponentAnalysis）是一种常用的数据分析方法PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关表示，可用于提取数据的主要特征分量及高维数据的降维,

rcoon·2023-04-15 13:28

自上而下与自下而上

一个朋友跟我说，现在红利越来越少了，所以一定要链接顶层资源，自上而下降维打击。因为那里有好的资源，最强的人才，第一手的信息，占尽天时地利人和，他们不赢谁赢？

Sky亮·2023-04-15 13:47

低秩矩阵分解LORA大模型加速微调和训练算法

带领着大模型像雨后春笋一般层出不穷，大家都对大模型微调跃跃欲试，现在咱们聊聊其中的常见的算法1低秩矩阵分解LORA理论低秩矩阵分解（LowRankMatrixFactorization，LRMF）是一种常见的数据降维技术

dream_home8407·2023-04-15 13:38

tensorflow

1.reduce_sum应该理解为压缩求和，用于降维#'x'is[[1,1,1]#[1,1,1]]#求和tf.reduce_sum(x)==>6#按列求和tf.reduce_sum(x,0)==>[2,2,2

王超_vip·2023-04-15 06:17

PLS-DA分类的实现(基于sklearn)

目录简单介绍代码实现数据集划分选择因子个数模型训练并分类调用函数简单介绍（此处取自各处资料）PLS-DA既可以用来分类，也可以用来降维，与PCA不同的是，PCA是无监督的，PLS-DA是有监督的。

czc131·2023-04-15 04:47

线性判别分析和主成分分析的原理和区别

姓名：白晓惠学号：19021110335转载自：https://blog.csdn.net/acs713/article/details/79470917【嵌牛导读】：线性判别分析(LDA)是对费舍尔的线性鉴别方法

Lawliet_cb59·2023-04-15 03:09

数字逻辑理论——组合电路

如何降维呢？使用

海绵笨笨·2023-04-15 02:15

你真正了解低代码么？(国内低代码平台状况分析)

就拿当下爆火的人工智能ChatGPT来说，这种产品才算是真正降维到C端的生产力产品。也只有C端的生产力产品，才能在短短几天注册量突破1个亿！B端：面向

敬之·2023-04-14 21:47

西瓜书第十章降维与度量学习

10.1k近邻学习k近邻(简称KNN)学习：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测。预测：①(分类任务）投票法，将选择的k个样本中出现最多次的类作为预测结果。②(回归任务)平均法，将k个样本的输出值求平均作为结果。③(回归任务)加权平均法，基于距离远近将k个输出结果加权后作为结果，距离越近权重越大。懒惰学习：在学习阶段将样本保存起

起个名字好难阿·2023-04-14 21:00

LDA线性降维

原理介绍LDA(LinearDiscriminantAnalysis):核心思想就是投影后类内方差(Qe)最小，类间方差(Qa)最大，它广泛用于模式识别领域(人脸识别)，这个LDA要区别与自然语言处理领域的LDA(LinearDIrihletAllocation)。上一张图可能更好理解：LDA二分类假设我们有数据集[图片上传失败...(image-c327d3-1542949423246)]={(

NoOneDev·2023-04-14 19:12

【升维思考，降维攻击】

1焦虑，未必是一件坏事在固有的观念里，似乎“焦虑”是一种负面情绪，是大家避之而不及的。但从另一个角度，焦虑却是另一种前行的动力。焦虑，迫使我们停下来，慢下来，思考未来。正如文章中提到的，“人本质上是偏于安逸、懒于思考的。”“多数人为了逃避真正的思考是愿意做任何事情的。”想到自己暑期在苏州实习时，每天早九晚五、双休，自己还会在周末在苏州这个城市游玩。好像一切都挺好的，但是莫名觉得“好安逸呀。”就这样

杂忆小记·2023-04-14 19:02

动态规划DP

什么是动态规划动态规划和其他算法的区别解题方法解题步骤[509.斐波那契数](https://leetcode.cn/problems/fibonacci-number/)(easy)暴力递归递归+记忆体动态规划滚动数组优化动态规划+降维

QiuYuSy·2023-04-14 17:57

你防范好电信新诈骗了吗？

不法分子通过非法设备劫持信号，强制干扰用户3G或4G信号降维到2G，盗取用户金融账户资金或手机话费。这些骗术究竟怎么回事？

债无忧管家·2023-04-14 11:17

飞起来的快乐

曾对外宣称考下注会证书最大的用处是吹牛，其实这段备考旅程最大的帮助，是无形中降维打击了之后人生路上大部分难题，毕竟那么难的疙瘩都

相逢在夏天·2023-04-14 09:46

select into与insert into的区别

语法如下：insertinto[表名][列1,列2.....]value([值1,值2......])也可以插入查询的数据，通常用来做数据的转移、清洗、降维，语法如下：insertinto[目标表名](

如虎添·2023-04-14 07:19

吴裕雄 python 机器学习——多维缩放降维MDS模型

-importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasets,manifolddefload_data():'''加载用于降维的数据

weixin_30810239·2023-04-14 06:13

EnsembleLearning-机器学习基础（day3）

构建完整的机器学习项目流程文章目录使用sklearn构建完整的机器学习项目流程4.2优化基础模型4.2.1背景4.2.2解决方法(a)最小化训练误差(b)偏差-方差的权衡(c)特征提取(d)压缩估计(正则化)(e)降维

毛球饲养员·2023-04-14 04:39

降维打击-互联网时代的保命手段

降维打击.png云山过尽千商竞，降维打击才是真。降维打击是现在商家在竞争中惯用的手段了，拥有防降维思维可以让你在生存发展的过程中多了一把利剑，带你披荆斩棘。什么是降维打击？

躁动思维·2023-04-14 03:49

python数据降维

1.数据为何要降维降低模型的计算量，减少模型运行时间，减少数据存储空间；降低噪音变量信息对于模型结果的影响；它通过删除冗余的特征来处理多重共线性问题。

萧居士·2023-04-14 02:32

十九.降维之线性判别分析(LDA)原理和sklearn实现

(1)类间散度矩阵(2)类内散度矩阵(3)协方差矩阵2.LDA算法流程3.LDA与PCA的区别4.sklearn实现LDA(1)生成数据(2)PCA(3)LDA1.LDA的数学原理LDA是一种有监督的降维技术

stackooooover·2023-04-14 02:30

机器学习系列十三：数据降维

一、算法原理降维方法一般分为线性降维方法和非线性降维方法，如下图所示：我们主要主要介绍PCA、LDA、LLE方法。1.PCA主成分分析(PCA)是另一种常用的数据降维方法，它属于无监督学习算法。

小小小读书匠·2023-04-14 02:56

数据降维方法

来源：博客园链接：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8855636.html引言：机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中

大数据技术派·2023-04-14 02:20

PCA特征提取及使用sklearn降维方法

45918737https://blog.csdn.net/u012162613/article/details/42192293介绍在这篇文章中，我们讨论主成分分析（PCA）是如何工作的，以及它如何被用来作为分类问题的降维技术

TTdreamloong·2023-04-14 02:50

基于PCA与LDA的数据降维实践

基于PCA与LDA的数据降维实践描述数据降维（DimensionReduction）是降低数据冗余、消除噪音数据的干扰、提取有效特征、提升模型的效率和准确性的有效途径，PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析

九灵猴君·2023-04-14 02:47

机器学习进阶day1

概率密度函数相乘得到似然函数（2）对似然函数取对数得到对数似然函数（3）对对数似然函数求导（4）求解赔率公平赔率为概率的倒数真实赔率为公平赔率×α（小于1的系数）PCA的理解实际操作，将样本在某个方向上进行投影，使得样本降维主方向

阿泽学习日记·2023-04-13 23:29

主成分分析（降维）案例介绍

[关键技术]主成分分析，调用机器学习库sklearn.decomposition的PCA模型;生成数据集，调用sklearn.datasets库的make_blobs()函数;训练之后进行标准化、降维、

爱打羽毛球的小怪兽·2023-04-13 20:31

基于LDA+SVM实现人脸识别模型

前面章节中我们已经学习了支持向量机（SVM），该算法在图像分类领域应用非常广泛，本任务要求结合学过的数据降维算法（LDA、PCA），使用SVM构建人脸识别模型，对比评估不同降维算法下的识别准确率。

九灵猴君·2023-04-13 19:41

使用 sklearn 的特征工程

文章目录特征工程数据预处理特征处理特征降维特征选择线性降维特征工程特征工程的处理流程为：去掉无用特征、去掉冗余特征（如共线性特征）利用存在的特征、转换特征、内容中的特征以及其他数据源生成新特征对特征进行转换

Air浩瀚·2023-04-13 18:59

CNN/RNN python代码和详细解释（学习笔记）

输入层：对数据做预处理，常见处理方：（1）去均值（2）归一化（3）降维卷积层：人的大脑识别图片的过程中，并不是

祎小祎·2023-04-13 17:37

[转贴s04]宫中不浪费，宫外闹饥荒

不得不感叹，中国人去到其他国家的环境里，似乎真是降维。角度新奇，是种出路。

许一的差评家学·2023-04-13 14:48

2022-06-07

2、认知能力下降维生素B12水平低可能会导致认知能力下降和记忆力减退。如果尽早发现，及时补充维生素B12，可以起导治疗的作用

空间失眠·2023-04-13 13:23

卷积下采样和池化的区别

池化方法：max-pooling：对邻域内特征点取最大值mean-pooling：对邻域内特征点求平均池化的作用：降维，减少网络要学习的参数数量防止过拟合扩大感受野实现不变性（平移、旋转、尺度不变性）池化下采样比较粗暴

秋水墨色·2023-04-13 13:02

从小格局到大格局，人必经的四个阶段

分论点：1.大格局对小格局，是一种降维打击。2.为什么要提升自己的格局？3.提升格局的四个阶段。【举一反三】如果你的文章采用类

爱深思爱哲学·2023-04-13 04:56

【将fisheriris、COIL20与MNIST三个数据集输入非负矩阵分解算法中再通过Kmeans聚类并得到聚类评价（精度、NMI）】

非负矩阵分解非负矩阵分解（NMF）是一种常用的数据降维和特征提取方法，而Kmeans则是一种常用的聚类算法。

落叶霜霜·2023-04-13 00:22

【数据分析4】scikit-learn机器学习

1.机器学习方法：•构造间隔理论分布：聚类分析和模式识别•人工神经网络•决策树•感知器•支持向量机•集成学习AdaBoos•降维与度量学习•聚类•贝叶斯分类器•构造条件概率：回归分析和统计分类•高斯过程回归

ZEVIN LI·2023-04-12 23:24

多元统计分析-半导体数据降维

1.案例介绍半导体是在一些极为先进的工厂中制造出来的。工厂或制造设备不仅需要花费上亿美元，而且还需要大量的工人。制造设备仅能在几年内保持其先进性，随后就必须更换了。单个集成电路的加工时间会超过一个月。在设备生命期有限，花费又极其巨大的情况下，制造过程中的每一秒钟都价值巨大。如果制造过程中存在瑕疵，我们就必须尽早发现，从而确保宝贵的时间不会花费在缺陷产品的生产上。一些工程上的通用解决方案是通过早期测

轩Scott·2023-04-12 23:19

育儿嫂和行政秘书，谁更有前途

“可编码”型的工作岗位可能会遭受人工智能的“降维打击”。就连马斯克也曾公开演说，认为“人工智能是我们人类文明有史以来面对的最大威胁”。

富裕047于月霞·2023-04-12 22:00

恒洋老师三句金句改变我的人生

现在最重要的不是赚钱，而是阶层跃迁2:降维前提是升维，不管是事业的成功，还是事业的平衡，还是事业发展的效率都是在升维。3:如果你自己不对，任何路都是死路，如果你自己对，每一条路都是活路。

时光微凉人安好·2023-04-12 21:39

动手学深度学习2.3线性代数练习

直接求和会使A降维，不同维度的矩阵之间是不能相乘

piolet0016·2023-04-12 14:11

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